揭秘数据的秘密 | 用Origin插件高效绘制令人眼前一亮的相关性热图

文章预览

多个特征值之间的相关性关系可以通过 相关性热图（Correlation Heatmap） 很好地进行表征。 相关性热图是一种通过颜色的深浅来表示特征间相关系数大小的可视化方法，常用于探索数据集中不同变量间的关系。 它不仅能帮助我们直观地识别哪些变量之间存在显著的正相关或负相关，还能帮助我们检测潜在的多重共线性问题。 相关性识别 特征选择 多重共线性检测 数据预处理和清洗 探索性数据分析（EDA） 报告展示 相关性热图官网示例（引自OriginLab官网） 相关性热图论文示例（引自Wang et al. 2022） 相关性热图通常基于 皮尔森相关系数、斯皮尔曼秩相关系数或肯德尔秩相关系数 计算得到。皮尔森相关系数用于度量两个连续变量之间的线性相关程度；斯皮尔曼秩相关系数和肯德尔秩相关系数则用于度量变量之间的单调相关性，适用于连续和/或有序的分 ………………………………